Dİjİtal İnsan

İşe Alım ve Oryantasyon Süreçlerinde VR, AR, XR ve Yapay Zekâ Teknolojilerinin Uygulanabilirliği

Özet

Bu makale, otel işletmelerinde dijital insan kaynakları yönetiminin işe alım ve oryantasyon süreçlerine etkisini; sanal gerçeklik (VR), artırılmış gerçeklik (AR), genişletilmiş gerçeklik (XR) ve yapay zekâ (YZ) teknolojileri odağında değerlendirmektedir. Otel işletmeleri emek-yoğun, yüksek çalışan devrine açık, hizmet kalitesinin büyük ölçüde ön cephe çalışanlarının bilgi, tutum ve davranışlarına bağlı olduğu örgütlerdir. Bu nedenle doğru adayı bulma, adayı hızlı ve adil biçimde değerlendirme, yeni çalışanın kuruma ve hizmet standartlarına uyumunu hızlandırma kritik önemdedir. Dijital İK; e-İK, insan kaynakları analitiği, algoritmik karar destek sistemleri, mobil İK uygulamaları ve immersif eğitim teknolojilerini bir araya getirerek bu süreçleri daha ölçülebilir, kişiselleştirilebilir ve izlenebilir hâle getirmektedir. Bununla birlikte veri gizliliği, algoritmik önyargı, aday ve çalışan deneyiminin insani boyutunun zayıflaması, dijital yetkinlik farkları ve yatırım maliyeti gibi riskler dikkatle yönetilmelidir. Çalışmada, otel işletmelerinde dijital İK uygulamalarının ancak insan merkezli, etik, şeffaf ve stratejik bir dönüşüm programı içinde tasarlandığında sürdürülebilir değer oluşturabileceği savunulmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Dijital İK, Otel İşletmeleri, Yapay Zekâ, Sanal Gerçeklik, Artırılmış Gerçeklik, Genişletilmiş Gerçeklik, İşe Alım, Oryantasyon

Abstract

This article examines the applicability of digital human resource management in hotel recruitment and onboarding processes with a particular focus on virtual reality (VR), augmented reality (AR),extended reality (XR), and artificial intelligence (AI). Hotels are labour-intensive organizations characterized by high employee turnover and strong dependence on frontline employees’ knowledge, attitudes, and behaviours. Therefore, attracting suitable candidates, assessing them efficiently and fairly, and accelerating newcomers’ adjustment to organizational culture and service standards are strategically important. Digital HR integrates e-HRM, HR analytics, algorithmic decision support, mobile HR applications, and immersive learning technologies to make these processes more measurable, personalized, and traceable. However, privacy concerns, algorithmic bias, weakening of the human dimension of candidate and employee experience, digital skill gaps, and investment costs must be carefully managed. The article argues that digital HR practices in hotels can create sustainable value only when they are designed within a human-centred, ethical, transparent, and strategic transformation programme.

Keywords: Digital HR, Hotel Businesses, Artificial Intelligence, Virtual Reality, Augmented Reality, Extended Reality, Recruitment, Onboarding

1. Giriş

Turizm ve konaklama sektörü, küresel rekabetin, dijital platformların, değişen misafir beklentilerinin ve işgücü piyasasındaki kırılganlıkların yoğun biçimde hissedildiği bir alandır. Otel işletmeleri açısından insan kaynakları yönetimi yalnızca personel bulma ve bordrolama faaliyeti değildir; hizmet kalitesini, marka imajını, misafir memnuniyetini, çalışan bağlılığını ve finansal performansı etkileyen stratejik bir işlevdir. Son yıllarda e-İK, dijital İK, insan kaynakları analitiği, yapay zekâ destekli işe alım, sohbet robotları, VR/AR tabanlı eğitim simülasyonları ve metaverse temelli deneyimler bu stratejik işlevin kapsamını genişletmiştir (Stone et al., 2015; Strohmeier, 2020; Marler et al., 2017; Tambe et al., 2019).

Bu dönüşüm özellikle işe alım ve oryantasyon süreçlerinde görünür hâle gelmektedir. Otel işletmelerinde adayların işin gerçek koşullarını yeterince bilmeden işe başlaması, sezonluk istihdam, vardiyalı çalışma, yoğun duygusal emek ve yüksek beklenti düzeyleri çalışan devrini artırabilmektedir (Kusluvan et al., 2010; Karatepe, 2013; Kim et al., 2016). Dijital araçlar bu noktada iki yönlü katkı sunar: Birincisi, aday havuzunu genişletir, özgeçmiş tarama ve ön değerlendirme gibi tekrarlı işleri hızlandırır; ikincisi, yeni çalışana işletmenin fiziksel alanlarını, hizmet senaryolarını ve standart operasyon prosedürlerini güvenli bir ortamda deneyimletir (van Esch et al., 2019; Black and van Esch,2019; Huang et al., 2016; Flavián et al., 2019).

Bu makalenin amacı, dijital İK kavramını açıklamak, otel işletmelerinde dijital İK’nın kapsamını tartışmak ve VR, AR, XR ile YZ teknolojilerinin işe alım ve oryantasyon süreçlerindeki uygulanabilirliğini bütüncül biçimde değerlendirmektir. Makale, teknolojik iyimserlik ile etik ve örgütsel riskleri birlikte ele alan dengeli bir bakış açısı benimsemektedir.

2. Dijital İK Nedir?

Dijital İK, insan kaynakları süreçlerinin dijital teknolojiler, veri analitiği ve otomasyon olanaklarıyla yeniden tasarlanmasıdır. Bu kavram yalnızca bordro, izin veya özlük işlemlerinin elektronik ortama taşınmasını değil; işe alım, seçme-yerleştirme, eğitim, performans yönetimi, kariyer planlama, çalışan bağlılığı ve işten ayrılma süreçlerinde veriye dayalı karar desteği oluşturulmasını ifade eder (Strohmeier, 2007; Bondarouk et al., 2017; Marler et al., 2017).

E-İK daha çok İK işlemlerinin internet ve bilgi sistemleri aracılığıyla yürütülmesine odaklanırken, dijital İK daha geniş bir dönüşümü temsil eder. Dijital İK’da mobil uygulamalar, bulut tabanlı İK yazılımları, aday takip sistemleri, öğrenme yönetim sistemleri, YZ destekli eşleştirme araçları, doğal dil işleme, duygu analizi, tahmine dayalı analitik ve immersif teknolojiler bir arada kullanılabilir (Stone et al., 2015; Pan and Froese, 2023; Chalutz Ben-Gal, 2019). Bu yapı, İK birimlerinin operasyonel yükünü azaltırken stratejik karar alma kapasitesini artırmayı hedefler.

Dijital İK’nın temel özellikleri şöyle özetlenebilir:

• Veriye Dayalılık: Aday ve çalışan verilerinin analiz edilmesiyle daha tutarlı karar destek mekanizmaları oluşturulur.

• Otomasyon: Tekrarlı ve düşük katma değerli işlemler yazılımlar aracılığıyla hızlandırılır.

• Kişiselleştirme: Aday iletişimi, oryantasyon içeriği ve eğitim yolları bireysel ihtiyaçlara göre uyarlanabilir.

• Deneyim Odaklılık: Çalışan ve aday deneyimi dijital temas noktaları üzerinden izlenir ve iyileştirilir.

• Stratejik Entegrasyon: İK verileri operasyon, kalite, satış ve misafir memnuniyeti verileriyle ilişkilendirilir.

3. Otel İşletmelerinde Dijital İK

Otel işletmelerinde dijital İK’nın önemi, sektörün hizmet yoğun yapısından kaynaklanır. Otel çalışanları misafirle doğrudan temas kurar; bu nedenle işe alımda yalnızca teknik beceri değil, iletişim, empati, problem çözme, kültürlerarası duyarlılık ve stres yönetimi gibi davranışsal yetkinlikler de değerlendirilmelidir (Baum, 2019; Solnet et al., 2016). Dijital İK uygulamaları, bu yetkinliklerin daha sistematik biçimde ölçülmesine ve geliştirilmesine yardımcı olabilir.

İşe alımda aday takip sistemleri, çevrim içi testler, video mülakatlar ve YZ destekli ön eleme araçları kullanılabilir. Bu araçlar, çok sayıda başvurunun kısa sürede sınıflandırılmasını, iş tanımıyla aday profili arasındaki uyumun puanlanmasını ve aday iletişiminin otomatikleştirilmesini sağlar (van Esch et al., 2019; Black and van Esch, 2019; Li et al., 2019). Ancak otel işletmeleri açısından temel mesele yalnızca hız değildir; adayın hizmet kültürüne, vardiya düzenine ve misafir odaklı çalışma biçimine uygunluğunun adil biçimde değerlendirilmesidir.

Oryantasyonda dijital İK, yeni çalışanın işletme kültürünü, tesis yapısını, güvenlik prosedürlerini ve hizmet standartlarını aşamalı biçimde öğrenmesini destekler. Mobil oryantasyon rehberleri, mikro öğrenme içerikleri, çevrim içi sınavlar, dijital mentorluk sistemleri ve VR/AR simülasyonları bu süreci zenginleştirir (Saks and Gruman, 2012; Bauer, 2010; Klein et al., 2015). Özellikle büyük ölçekli otellerde ve zincir işletmelerde standartlaştırılmış dijital oryantasyon içerikleri hizmet kalitesinde tutarlılık sağlayabilir.

4. Tanımlar

Yapay zekâ (YZ), makinelerin öğrenme, sınıflandırma, tahmin yapma, doğal dili işleme ve karar destek çıktıları üretme kapasitesini ifade eder. İK bağlamında YZ; özgeçmiş tarama, aday eşleştirme, chatbot destekli aday iletişimi, eğitim önerileri, çalışan devir tahmini ve performans analitiği gibi alanlarda kullanılmaktadır (Tambe et al., 2019; Raisch et al., 2021; Cheng et al., 2022).

Sanal gerçeklik (VR), kullanıcının bilgisayar tarafından oluşturulmuş üç boyutlu bir ortamda bulunma hissi yaşamasını sağlayan immersif teknolojidir. Otel oryantasyonunda VR, resepsiyon, oda servisi, kat hizmetleri, yangın güvenliği veya zor misafir senaryolarının risksiz biçimde deneyimlenmesine olanak verir (Guttentag, 2010; Huang et al., 2016; Flavián et al., 2019).

Artırılmış gerçeklik (AR), gerçek fiziksel çevrenin üzerine dijital bilgi, görsel veya yönlendirmelerin eklenmesidir. Otel çalışanları için AR; ekipman kullanımı, oda hazırlama standartları, bakımonarım talimatları ve tesis içi yön bulma gibi görevlerde anlık destek sunabilir (tom Dieck and Jung,2017; Jung et al., 2018; Han et al., 2019). Genişletilmiş gerçeklik (XR), VR, AR ve karma gerçekliği kapsayan şemsiye bir kavramdır. XR, işe alımda gerçekçi iş ön izlemesi; oryantasyonda ise deneyimsel öğrenme, tekrar edilebilir pratik ve performans geri bildirimi sağlar (Buhalis et al., 2022; Bec et al., 2021).

Dijital oryantasyon, yeni çalışanın işe başlangıç sürecindeki bilgi, sosyal uyum ve görev öğrenmesini dijital platformlar aracılığıyla destekleyen sistematik uygulamalardır. Bu süreç, yalnızca çevrim içi belge imzalama değil; kurum kültürünü tanıma, rol beklentilerini anlama, sosyal bağ kurma ve performans standartlarını öğrenme aşamalarını içerir (Saks and Gruman, 2012; Bauer, 2010; Klein et al., 2015).

5. Dönüşüm

Otel işletmelerinde dijital İK dönüşümü, teknolojinin satın alınmasıyla tamamlanan teknik bir proje değil, örgütsel kültür, süreç tasarımı, veri yönetişimi ve liderlik meselesidir. Başarılı bir dönüşüm için öncelikle İK süreçlerinin mevcut sorunları tanımlanmalıdır: Hangi pozisyonlarda aday bulunamıyor? Hangi aşamada aday kaybı yaşanıyor? Oryantasyonun hangi bölümünde yeni çalışanlar hata yapıyor? Çalışan devri hangi departmanlarda yoğunlaşıyor? Bu sorular yanıtlanmadan teknoloji seçimi yapmak yüzeysel sonuçlar doğurabilir (Vial, 2019; Verhoef et al., 2021).

Dönüşümün ikinci boyutu veri kalitesidir. YZ destekli işe alım sistemleri geçmiş verilerden öğrenir. Eğer geçmiş işe alım verileri önyargılı, eksik veya tutarsız ise algoritmalar bu önyargıları yeniden üretebilir (Raisch et al., 2021; Rijker et al., 2020). Bu nedenle otel işletmeleri veri minimizasyonu, açık rıza, ölçüt şeffaflığı, insan denetimi ve düzenli algoritma denetimi ilkelerini benimsemelidir.

Üçüncü boyut çalışan kabulüdür. Teknoloji kabul modeli ve birleşik teknoloji kabul yaklaşımları, kullanıcıların algılanan fayda, kullanım kolaylığı, güven ve destek düzeylerine göre dijital sistemleri benimsediğini göstermektedir (Venkatesh et al., 2003; 2012). Otel çalışanları yoğun tempo içinde karmaşık dijital sistemlerle karşılaştığında direnç gösterebilir. Bu nedenle dijital İK araçları sade arayüzlü, mobil uyumlu, çok dilli ve görev bağlamına uygun tasarlanmalıdır.

6. Uygulamalar

Otel işletmelerinde dijital İK uygulamaları, işe alımın ilk temas noktasından yeni çalışanın iş başındaki performansına kadar uzanan bütünleşik bir süreç olarak ele alınmalıdır. Bu nedenle YZ, VR, AR ve XR teknolojileri birbirinden kopuk araçlar değil; aday deneyimini güçlendiren, öğrenmeyi hızlandıran, hizmet standartlarını görünür kılan ve İK kararlarını veriye dayalı hâle getiren tamamlayıcı bileşenlerdir. Aşağıda bu teknolojilerin işe alım ve oryantasyon süreçlerindeki başlıca kullanım alanları, katkıları ve sınırlılıkları alt başlıklar hâlinde değerlendirilmektedir.

6.1 YZ Destekli İşe Alım

YZ destekli işe alımda doğal dil işleme, makine öğrenmesi ve öneri sistemleri kullanılarak aday profilleri iş gereklilikleriyle eşleştirilebilir. Otel işletmelerinde bu sistemler özellikle resepsiyon, yiyecek içecek, kat hizmetleri ve çağrı merkezi gibi yoğun başvuru alan pozisyonlarda ön eleme süresini azaltabilir (van Esch et al., 2019; Black and van Esch, 2019). Chatbotlar adayların sık sorularını yanıtlayabilir, mülakat randevularını planlayabilir ve başvuru durumunu bildirebilir. Böylece İK uzmanları daha nitelikli görüşmelere ve aday deneyimine odaklanabilir. Bununla birlikte YZ, nihai işe alım kararını tek başına vermemelidir. Adayların video mülakat performansının yüz ifadesi veya ses tonu üzerinden otomatik yorumlanması bilimsel geçerlilik ve etik açıdan tartışmalıdır (Raghavan et al., 2020). Otel işletmeleri için en uygun model, YZ’nin tekrarlı işleri hızlandırdığı; ancak son değerlendirmenin yapılandırılmış mülakat, iş örneklemesi ve insan denetimiyle yapıldığı hibrit modeldir.

6.2 VR ile Gerçekçi İş Ön İzlemesi ve Oryantasyon

VR, adaylara ve yeni çalışanlara oteldeki işin gerçek koşullarını deneyimleme olanağı sağlar. Örneğin resepsiyon adayı, yoğun check-in anında misafir şikâyetiyle karşılaşabilir; kat hizmetleri çalışanı, oda hazırlama standartlarını sanal ortamda tekrarlayabilir; güvenlik veya acil durum prosedürleri risk yaratmadan uygulanabilir. Bu tür senaryolar gerçekçi iş ön izlemesi sağlayarak adayın beklentilerini netleştirir ve erken dönem işten ayrılma riskini azaltabilir (Guttentag, 2010; Huang et al., 2016; Flavián et al., 2019).

VR oryantasyonunun güçlü yönü tekrarlana bilirliktir. Geleneksel eğitimde eğitmenin zamanı ve fiziksel ortam sınırlıyken VR senaryoları farklı çalışanlara aynı standartta sunulabilir. Ayrıca performans verileri kaydedilerek çalışanın hangi adımda hata yaptığı görülebilir. Buna karşılık ekipman maliyeti, içerik üretimi, siber hastalık riski, hijyen gereklilikleri ve bazı çalışanların teknoloji kaygısı dikkate alınmalıdır (Bec et al., 2021).

6.3 AR ile Görev Başında Destek

AR, oryantasyonun iş başında öğrenme aşamasında kullanılabilir. Yeni kat hizmetleri çalışanı, mobil cihaz veya akıllı gözlük aracılığıyla odadaki temizlik sırası, minibar kontrolü ve kalite standardı hakkında görsel yönergeler alabilir. Teknik servis çalışanı, klima veya elektronik kilit sistemiyle ilgili bakım talimatlarını gerçek ekipmanın üzerinde görebilir. Böylece hata olasılığı azalır, öğrenme süresi kısalır ve standart operasyon prosedürleri daha görünür hâle gelir (tom Dieck and Jung, 2017; Jung et al., 2018; Han et al., 2019).

AR uygulamalarında dikkat edilmesi gereken nokta, teknolojinin çalışanı izleme aracı olarak algılanmamasıdır. Aşırı gözetim hissi, çalışan özerkliğini ve güven duygusunu zedeleyebilir. Bu nedenle AR sistemleri performans cezalandırma amacıyla değil, öğrenme ve destek amacıyla konumlandırılmalıdır.

6.4 XR ve Metaverse Tabanlı Sosyal Oryantasyon

XR ortamları, farklı şehir veya ülkelerdeki otel çalışanlarının ortak bir sanal alanda buluşmasını sağlayabilir. Zincir otellerde yeni başlayan çalışanlar marka tarihi, hizmet felsefesi, misafir profili ve kalite standartlarını etkileşimli biçimde öğrenebilir. Metaverse tartışmaları henüz olgunlaşma aşamasında olsa da turizm ve konaklama literatürü, immersif ortamların deneyim tasarımı ve eğitim açısından potansiyel taşıdığını göstermektedir (Buhalis et al., 2022; Gursoy et al., 2022; Filimonau et al., 2023).

6.5 İK Analitiği ve Çalışan Devir Tahmini

Otel işletmeleri yüksek çalışan devriyle mücadele ederken İK analitiğinden yararlanabilir. Devamsızlık, vardiya yoğunluğu, eğitim tamamlama oranı, performans geri bildirimi, çalışan memnuniyeti ve departman bazlı iş yükü verileri birlikte analiz edilerek risk alanları belirlenebilir (Marler et al., 2017; Tambe et al., 2019). Ancak tahmine dayalı sistemler çalışanları etiketleyen veya ayrımcı sonuçlar üreten mekanizmalara dönüşmemelidir. Analitik çıktılar, cezalandırma yerine destekleyici müdahale ve çalışma koşullarını iyileştirme amacıyla kullanılmalıdır.

7. Tartışma

İncelenen literatür, dijital İK uygulamalarının otel işletmelerinde önemli fırsatlar sunduğunu; ancak bu fırsatların otomatik olarak performans artışına dönüşmediğini göstermektedir. E-İK ve dijital İK çalışmaları, teknolojinin İK’nın idari yükünü azaltabileceğini ve stratejik rolünü güçlendirebileceğini belirtmektedir (Stone et al., 2015; Bondarouk et al., 2017; Strohmeier, 2020). İnsan kaynakları analitiği literatürü ise veriye dayalı kararların değer yaratabilmesi için analitik yetkinlik, yönetim desteği ve etik veri yönetişimi gerektiğini vurgular (Marler et al., 2017; Tambe et al., 2019).

YZ destekli işe alım literatürü, hız ve ölçek avantajına karşın önyargı, şeffaflık ve hesap verebilirlik risklerine işaret etmektedir. Algoritmalar geçmiş verilerdeki ayrımcı kalıpları öğrenebilir; adaylar neden elendiklerini anlamayabilir; İK uzmanları sistem çıktısına aşırı güvenebilir (Raghavan et al., 2020; Raisch et al., 2021). Otel işletmeleri açısından bu riskler daha görünürdür; çünkü sektör çok kültürlü, genç, göçmen, sezonluk ve farklı eğitim düzeylerine sahip işgücünü içermektedir. Bu nedenle dijital işe alım sistemleri aday çeşitliliğini daraltmamalı, aksine kapsayıcı işe alımı desteklemelidir.

VR/AR/XR literatürü, immersif teknolojilerin deneyimsel öğrenme, motivasyon ve hatırlama üzerinde olumlu etkiler yaratabileceğini göstermektedir (Huang et al., 2016; Flavián et al., 2019; Bec et al., 2021). Otel bağlamında bu teknolojiler, hizmet hatalarının maliyetli olduğu durumlarda güvenli pratik alanı sağlar. Örneğin yangın tahliyesi, misafir şikâyeti, hijyen protokolü veya kriz iletişimi gibi senaryolar gerçek ortamda tekrarlanması zor uygulamalardır. Bununla birlikte VR/AR içeriklerinin pedagojik tasarımı zayıfsa teknoloji yalnızca gösterişli bir araç olarak kalır. Başarılı uygulama için öğrenme hedefleri, ölçme araçları, geri bildirim mekanizmaları ve eğitmen desteği net olmalıdır.

Otel çalışanları açısından dijital İK’nın kabulü, teknolojiye duyulan güvenle yakından ilişkilidir. Çalışanlar YZ sistemlerini işlerini kolaylaştıran bir destek olarak gördüğünde kabul artabilir; ancak bu sistemleri gözetim, cezalandırma veya insani ilişkinin yerini alma aracı olarak algıladığında direnç oluşabilir (Venkatesh et al., 2012; Park et al., 2021). Bu nedenle dijital İK uygulamalarında “insan döngüde” ilkesi korunmalıdır. YZ öneri üretmeli, İK uzmanı ve yöneticiler bağlamı değerlendirmeli, aday ve çalışanlara itiraz ve açıklama hakkı tanınmalıdır.

Literatür bütün olarak değerlendirildiğinde, otel işletmelerinde dijital İK’nın uygulanabilirliği dört koşula bağlıdır. Birincisi stratejik uyumdur: teknoloji, otelin marka vaadi ve hizmet standardıyla ilişkili olmalıdır. İkincisi süreç uyumudur: dijital araçlar mevcut hatalı süreçleri yalnızca hızlandırmamalı, süreçleri yeniden tasarlamalıdır. Üçüncüsü etik uyumdur: veri gizliliği, ayrımcılığın önlenmesi ve şeffaflık güvence altına alınmalıdır. Dördüncüsü insan uyumudur: çalışanların dijital yetkinlikleri geliştirilmeli ve teknoloji insani hizmet kültürünü desteklemelidir. Son dönem çalışmalar bu dört koşulun birbirinden bağımsız olmadığını göstermektedir.

YZ tabanlı işe alımda aday deneyimi, algoritmik adalet ve açıklanabilirlik birlikte ele alınmadığında sistemin teknik doğruluğu örgütsel güven üretmeyebilir (Albert, 2019; Upadhyay et al., 2018; Ore et al., 2022). Benzer biçimde İK analitiği, yalnızca gösterge paneli üretmek yerine stratejik problem çözme, veri okuryazarlığı ve yönetsel aksiyonla birleştiğinde değer yaratır (Tursunbayeva et al., 2018;Minbaeva, 2018; Qamar et al., 2021). VR/AR tabanlı eğitimlerde ise immersiyon düzeyi kadar öğretim tasarımı, geri bildirim kalitesi ve öğrenme transferi belirleyicidir (Radianti et al., 2020; Hughes et al., 2019). Bu nedenle otel işletmelerinde dijital İK, teknoloji portföyü olarak değil, işe alımdan oryantasyona uzanan bütünleşik bir çalışan deneyimi mimarisi olarak ele alınmalıdır.

8. Sonuç ve Öneriler

Dijital İK, otel işletmelerinde işe alım ve oryantasyon süreçlerini daha hızlı, tutarlı, ölçülebilir ve kişiselleştirilmiş hâle getirme potansiyeline sahiptir. YZ destekli sistemler aday havuzunu yönetebilir, ön eleme süreçlerini hızlandırabilir ve İK uzmanlarının stratejik işlere daha fazla zaman ayırmasını sağlayabilir. VR, AR ve XR teknolojileri ise adaylara gerçekçi iş ön izlemesi sunabilir, yeni çalışanların hizmet standartlarını güvenli ve etkileşimli biçimde öğrenmesine katkı sağlayabilir.

Buna rağmen dijital İK, insan unsurunun yerine geçen bir yapı olarak değil, insan kararını güçlendiren bir ekosistem olarak tasarlanmalıdır. Otel işletmelerinin hizmet kalitesi empati, nezaket, kültürlerarası iletişim ve duygusal zekâ gibi insani yetkinliklere dayanır. Bu nedenle teknoloji, bu yetkinlikleri görünür kılmalı ve geliştirmeli; onları mekanik puanlara indirgememelidir.

Uygulayıcılara yönelik öneriler şunlardır:

• Dijital İK yatırımlarından önce işe alım ve oryantasyon süreçlerinin sorun haritası çıkarılmalıdır.

• YZ destekli işe alım araçlarında insan denetimi, açıklanabilirlik ve düzenli önyargı kontrolü zorunlu hâle getirilmelidir.

• VR/AR/XR içerikleri yalnızca teknoloji gösterimi olarak değil, ölçülebilir öğrenme hedefleriyle tasarlanmalıdır.

• Aday ve çalışanlara hangi verilerin hangi amaçla işlendiği açıkça bildirilmelidir.

• Dijital oryantasyon, yüz yüze mentorluk ve ekip içi sosyal uyum faaliyetleriyle desteklenmelidir.

• Küçük ve orta ölçekli oteller için düşük maliyetli mobil öğrenme, chatbot ve modüler VR içerikleriyle aşamalı geçiş modeli benimsenmelidir.

• Gelecek araştırmalar, otel işletmelerinde YZ destekli işe alım ve VR/AR tabanlı oryantasyonun çalışan devri, hizmet kalitesi ve misafir memnuniyeti üzerindeki uzun dönemli etkilerini ampirik olarak incelemelidir.

Kaynakça

Albert, E. T. (2019). AI in talent acquisition: A review of AI-applications used in recruitment and selection. Strategic HR Review, 18 (5), 215–221.

Bauer, T. N. (2010). Onboarding new employees: Maximizing success. SHRM Foundation.

Baum, T. (2019). Hospitality employment 2033: A backcasting perspective. International Journal of Hospitality Management, 76, 45–52.

Bec, A., Moyle, B., Schaffer, V., & Timms, K. (2021). Virtual reality and mixed reality for second chance tourism. Tourism Management, 83, 104256.

Black, J. S., & van Esch, P. (2019). AI-enabled recruiting: What is it and how should a manager use it? Business Horizons, 63 (2), 215–226.

Bondarouk, T., Parry, E., & Furtmueller, E. (2017). Electronic HRM: Four decades of research on adoption and consequences. The International Journal of Human Resource Management, 28 (1),98–131.

Budhwar, P., Malik, A., De Silva, M. T. T., & Thevisuthan, P. (2022). Artificial intelligence–challenges and opportunities for international HRM. The International Journal of Human Resource Management, 33 (6), 1065–1097.

Buhalis, D., Leung, D., & Lin, M. (2022). Metaverse as a disruptive technology revolutionising tourism management and marketing. Tourism Management, 91, 104490.

Chalutz Ben-Gal, H. (2019). An ROI-based review of HR analytics: Practical implementation tools. Personnel Review, 48 (6), 1429–1448.

Cheng, M. M., & Hackett, R. D. (2022). A critical review of algorithms in HRM: Definition, theory, and practice. Human Resource Management Review, 31 (1), 100698.

Davison, H. K., Maraist, C., Hamilton, R. H., & Bing, M. N. (2016). To screen or not to screen? Using the Internet for selection decisions. Employee Responsibilities and Rights Journal, 24, 1–21.

Dineen, B. R., & Allen, D. G. (2017). Internet recruiting 2.0: Shifting paradigms. Human Resource Management Review, 26 (2), 114–125.

Filimonau, V., Ashton, M., & Mika, M. (2023). The metaverse and tourism: Opportunities, challenges and future research directions. Tourism Review, 78 (6), 1513–1528.

Flavián, C., Ibáñez-Sánchez, S., & Orús, C. (2019). The impact of virtual, augmented and mixed reality technologies on the customer experience. Journal of Business Research, 100, 547–560.

Gursoy, D., Malodia, S., & Dhir, A. (2022). The metaverse in the hospitality and tourism industry: An overview of current trends and future research directions. Journal of Hospitality Marketing &  Management, 31 (5), 527–534.

Guttentag, D. A. (2010). Virtual reality: Applications and implications for tourism. Tourism Management, 31 (5), 637–651.

Han, D.-I. D., Jung, T., & Gibson, A. (2019). Dublin AR: Implementing augmented reality in tourism. Information and Communication Technologies in Tourism, 511–523.

Hemamou, L., Felhi, G., Vandenbussche, V., Martin, J.-C., & Clavel, C. (2019). HireNet: A hierarchical attention model for the automatic analysis of asynchronous video job interviews. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 33, 573–581.

Huang, Y.-C., Backman, K. F., Backman, S. J., & Chang, L.-L. (2016). Exploring the implications of virtual reality technology in tourism marketing. International Journal of Tourism Research, 18 (2), 116–128.

Hughes, C., Griffin, L., Metcalf, D., & Gourley, M. (2019). Virtual reality for training and learning. Journal of Applied Research in Higher Education, 11 (4), 761–775.

Jabeen, F., Al Zaidi, S., & Al Dhaheri, M. H. (2022). Automation and artificial intelligence in hospitality and tourism. Tourism Review, 77 (4), 1043–1061.

Jung, T., tom Dieck, M. C., Lee, H., & Chung, N. (2018). Effects of virtual reality and augmented reality on visitor experiences in museum. Information and Communication Technologies in Tourism, 621–635.

Karatepe, O. M. (2013). High-performance work practices and hotel employee performance. International Journal of Hospitality Management, 32, 132–140.

Kim, H. J., Shin, K. H., & Umbreit, W. T. (2016). Hotel job burnout: The role of personality characteristics. International Journal of Hospitality Management, 30 (2), 421–434.

Klein, H. J., Polin, B., & Sutton, K. L. (2015). Specific onboarding practices for the socialization of new employees. International Journal of Selection and Assessment, 23 (3), 263–283.

Kusluvan, S., Kusluvan, Z., Ilhan, I., & Buyruk, L. (2010). The human dimension: A review of human resources management issues in the tourism and hospitality industry. Cornell Hospitality Quarterly, 51 (2), 171–214.

Li, J., Bonn, M. A., & Ye, B. H. (2019). Hotel employee’s artificial intelligence and robotics awareness and its impact on turnover intention. Tourism Management, 73, 172–181.

Malik, A., Budhwar, P., Patel, C., & Srikanth, N. R. (2021). May the bots be with you! Delivering HR cost-effectiveness and individualised employee experiences in an MNE. The International Journal of Human Resource Management, 33 (6), 1148–1178.

Marler, J. H., & Boudreau, J. W. (2017). An evidence-based review of HR analytics. The International Journal of Human Resource Management, 28 (1), 3–26.

Meijerink, J., Boons, M., Keegan, A., & Marler, J. (2021). Algorithmic human resource management: Synthesizing developments and cross-disciplinary insights. The International Journal of Human Resource Management, 32 (12), 2545–2562.

Michailidis, M. P. (2018). The challenges of AI and blockchain on HR recruiting practices. The Cyprus Review, 30 (2), 169–180.

Minbaeva, D. B. (2018). Building credible human capital analytics for organizational competitive advantage. Human Resource Management, 57 (3), 701–713.

Morosan, C., & Bowen, J. T. (2022). Labor shortage solution: Redefining hospitality through digitization. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 34 (12), 4674–4685.

Ore, O., & Sposato, M. (2022). Opportunities and risks of artificial intelligence in recruitment and selection. International Journal of Organizational Analysis, 30 (6), 1771–1782.

Pan, Y., & Froese, F. J. (2023). An interdisciplinary review of AI and HRM. Human Resource Management Review, 33 (1), 100924.

Park, S., & Sturman, M. C. (2021). The future of hospitality jobs. International Journal of Hospitality Management, 94, 102881.

Pillai, R., & Sivathanu, B. (2020). Adoption of AI-based chatbots for hospitality and tourism.International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32 (10), 3199–3226.

Qamar, Y., Agrawal, R. K., Samad, T. A., & Jabbour, C. J. C. (2021). When technology meets people: The interplay of artificial intelligence and human resource management. Journal of Enterprise Information Management, 34 (5), 1339–1370.

Radianti, J., Majchrzak, T. A., Fromm, J., & Wohlgenannt, I. (2020). A systematic review of immersive virtual reality applications for higher education. Computers & Education, 147, 103778.

Raghavan, M., Barocas, S., Kleinberg, J., & Levy, K. (2020). Mitigating bias in algorithmic hiring: Evaluating claims and practices. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 469–481.

Raisch, S., & Krakowski, S. (2021). Artificial intelligence and management: The automation– augmentation paradox. Academy of Management Review, 46 (1), 192–210.

Rijker, R., & Tuzovic, S. (2020). Digital labour platforms and algorithmic management. Journal of Service Management, 31 (4), 745–771.

Saks, A. M., & Gruman, J. A. (2012). Getting newcomers engaged: The role of socialization tactics. Journal of Managerial Psychology, 27 (5), 442–452.

Solnet, D., Kralj, A., & Baum, T. (2016). 360 degrees of pressure: The changing role of the HR professional in the hospitality industry. Journal of Hospitality & Tourism Research, 40 (2), 271–292.

Stone, D. L., Deadrick, D. L., Lukaszewski, K. M., & Johnson, R. (2015). The influence of technology on the future of human resource management. Human Resource Management Review, 25 (2), 216–231.

Strohmeier, S. (2007). Research in e-HRM: Review and implications. Human Resource Management Review, 17 (1), 19–37.

Strohmeier, S. (2020). Digital human resource management: A conceptual clarification. German Journal of Human Resource Management, 34 (3), 345–365.

Tambe, P., Cappelli, P., & Yakubovich, V. (2019). Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward. California Management Review, 61 (4), 15–42.

tom Dieck, M. C., & Jung, T. (2017). Value of augmented reality at cultural heritage sites. Journal of Destination Marketing & Management, 6 (2), 110–117.

Tursunbayeva, A., Di Lauro, S., & Pagliari, C. (2018). People analytics: A scoping review of conceptual boundaries and value propositions. International Journal of Information Management, 43, 224–247.

Upadhyay, A. K., & Khandelwal, K. (2018). Applying artificial intelligence: Implications for recruitment. Strategic HR Review, 17 (5), 255–258.

van Esch, P., Black, J. S., & Ferolie, J. (2019). Marketing AI recruitment: The next phase in job application and selection. Computers in Human Behavior, 90, 215–222.

Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27 (3), 425–478.

Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending UTAUT2. MIS Quarterly, 36 (1), 157–178.

Verhoef, P. C., Broekhuizen, T., Bart, Y., Bhattacharya, A., Dong, J. Q., Fabian, N., & Haenlein, M. (2021). Digital transformation: A Multidisipliner reflection and research agenda. Journal of Business Research, 122, 889–901.

Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28 (2), 118–144.

Wang, X., Li, X. R., Zhen, F., & Zhang, J. (2020). How smart is your tourist attraction? Measuring tourist preferences of smart tourism attractions. Tourism Management, 66, 309–320.

Yallop, A. C., & Seraphin, H. (2021). Big data and analytics in hospitality and tourism: A systematic literature review. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32 (12), 3919–3938.

Zeng, Z., Chen, P.-J., & Lew, A. A. (2020). From high-touch to high-tech: COVID-19 drives robotics adoption. Tourism Geographies, 22 (3), 724–734.

Zhang, J., Xie, C., Morrison, A. M., & Coca-Stefaniak, J. A. (2022). Responding to a major global crisis: The effects of hotel safety leadership. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 34 (4), 1432–1452.

Zhu, J., Zhang, B., Xie, M., & Cao, Q. (2021). Digital transformation in hospitality and tourism. Tourism Management Perspectives, 39, 100842.